## IMPLEMENTASI METODE FUZZY C-MEANS PADA SISTEM CLUSTERINGDATA VARIETAS PADI
Nurjanah 1 , Andi Farmadi 2 , Fatma Indriani 2
1,2,3 Prodi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan Selatan Email: nurjanah_abs@yahoo.co.id

## Abstract
Mutations with  gamma  rays conducted  on five  local rice  varieties tidal  South Kalimantan  produce  a  lot  of  data  availability.  In  order  for  these  data  not  only become a graveyard of useless data required a method that could be used to probe the  hidden  information  from  the  data.  The  method  known  as  data  mining.  Data mining  is  a  technique  to  gain  knowledge  from    the  data  by  looking  for  certain patterns or rules of a number of large amounts of data.  One method of data mining is clustering,  where  clustering is  usually used to group  objects that  are similar  in  the same  class  or  segment.  By  utilizing  the  data  of  local  rice  varieties  tidal  South Kalimantan  mutated  by  gamma  rays,  data  mining process  is  done  by grouping the data  based  on  the  harvest  age,  productive  tillers,  and  weight  of  1000  seeds  into  4 groups  using  fuzzy  c-means  algorithm.  From  that  cluster  information,  carried ranking using the Simple Additive Weighting method and acquired knowledge about improved varieties by harvest age, productive tillers, and a weight of 1000 is kuatek with a dose of 30 krad.
Keywords : Data Mining, Cluster, Fuzzy C-Means, Local Rice Varieties

## Abstrak
Mutasi dengan sinar gamma yang dilakukan terhadap lima varietas padi lokal pasang surut kalimantan selatan menghasilkan tersedianya banyak data. Agar data- data  tersebut  tidak  hanya  menjadi  kuburan  data  yang  tidak  berguna  dibutuhkan sebuah  metode  yang  bisa  digunakan  untuk  menggali  informasi–informasi tersembunyi dari data tersebut. Metode tersebut dikenal dengan data mining. Data mining  merupakan  suatu  teknik  untuk  menggali  pengetahuan  dari  data  dengan mencari  pola  atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah  data  dalam  jumlah  besar.  Salah satu metode data mining adalah klastering, dimana   klastering biasanya digunakan untuk  mengelompokan  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan  dalam  kelas  atau segmen yang sama. Dengan memanfaatkan data varietas padi hasil mutasi dengan sinar gamma dilakukan proses penggalian data dengan cara mengelompokkan data umur  panen,  anakan  produktif,  dan  bobot  1000  menjadi  4  klaster  menggunakan algoritma fuzzy c-means. Dari informasi 4 klaster tersebut, dilakukan perangkingan klaster  menggunakan  metode  Simple    Additive    Weighting  dan  diperoleh pengetahuan  tentang  varietas  unggul  berdasarkan  umur  panen,  anakan  produktif, dan bobot 1000 yaitu kuatek dengan dosis 30 krad.
Kata kunci : Data Mining, Klaster, Fuzzy C-Means, Varietas Padi Lokal

## 1. PENDAHULUAN
Varietas  padi  lokal  Kalimantan  Selatan  masih  menjadi  pilihan  para  petani untuk  ditanam,  yang  dalam  penanamannya  tidak  terlalu  bergantung  pada  input pertanian.   Selain  itu,  varietas  padi  lokal juga  bersifat  adaptif dengan  lingkungan Kalimantan Selatan yang didominasi oleh lahan rawa, meskipun berumur panjang dan  produktivitas  relatif  rendah  daripada  varietas  padi  unggul.  Akan  tetapi  sifat “pera”  nasi  yang  dihasilkan  membuat  harga  jual  varietas  padi  lokal  lebih  tinggi dibandingkan dengan varietas padi unggul [3].
Perjuangan dalam peningkatan produksi pangan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat Kalimantan Selatan merupakan tantangan bagi masyarakat pertanian yang dapat melahirkan peluang berupa pengembangan teknologi alternatif untuk menerobos  kebuntuan  dan  stagnasi  produksi  beras  lokal.    Alternatif    itu  dapat diarahkan  pada  pengembangan  varietas  lokal  yang  dapat  beradaptasi  pada lingkungan  produksi  yang  buruk  dengan  produktivitas  yang  tinggi  dan  umur panen  yang  pendek.  Peningkatan  keragaman  populasi  dapat  dilakukan  salah satunya melalui induksi mutasi secara fisik dengan iradiasi sinar gamma.
Salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan  produksi  pangan  varietas  padi  lokal pasang  surut  kalimantan  selatan  yaitu  dengan  cara  meningkatkan  keragaman populasi, dilakukan radiasi dengan  sinar gamma terhadap lima varietas padi. Dari upaya tersebut dihasilkan banyak data salah satunya yaitu data varietas padi hasil mutasi dengan sinar gammamaka dibutuhkan sebuah metode yang bisa digunakan untuk  menggali  informasi–informasi  tersembunyi  dari  data  tersebut.  Metode tersebut dikenal dengan data mining .
Data  mining  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set  data berukuran  besar.  Salah  satu  tugas  dalam  data  mining  adalah  klastering.  Tujuan utama  dari  klastering  adalah  pengelompokan  sejumlah  data/obyek  ke  dalam klaster sehingga dalam setiap klaster akan berisi data yang semirip mungkin [1].
Penggalian  suatu  data  menjadi  pengetahuan  adalah  kegiatan  yang  sangat berguna,  karena  pengetahuan  tersebut  bisa  digunakan  untuk  memecahkan  suatu masalah  yang  ada. Data  mining merupakan  salah  satu  teknik  untuk  menggali pengetahuan dari data. Agar data-data tersebut tidak menjadi kuburan data yang tidak bergunamaka  dibuat  sistem  yang  mampu  menggali  data  varietas  padi  yang dimutasi dengan sinar gamma yang  dapat mengorganisir data varietas padi yang dimutasi  dengan  sinar  gamma  dalam  suatu  database  serta  dapat  menghasilkan pengelompokan  sejumlah  data/obyek  ke  dalam  klaster  yang  memberikan pengetahuan  mengenai  varietas  unggulmenggunakan  metode Fuzzy  C-Means (FCM).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Analisa Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisis  data  dengan  KDD  ( knowledge Discovery  in  Databases ).    Keseluruhan  proses  KDD  dari  mulai  memasukan  data mengalami  3  tahap  secara  global  sebelum  menjadi  hasil  yang  berupa  informasi, yaitu:
(a) Preprocessing
Pada  tahap  ini  struktur  basis  data  akan  dipersiapkan  sehingga mempermudah  proses  mining.  Proses preprocessing ini  mencakup  tiga  hal utama yaitu :
1) seleksi data
untuk  memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses  data    mining. Dalam penelitian ini dipilih 3 data varietas padi yaitu umur panen, anakan produktif, dan bobot 1000 biji;

## 2) Cleaning
Memastikan kualitas data yang telah dipilih pada tahap seleksi data, pada tahap  ini  masalah  yang  harus  dihadapi  adalah  noisy  data  dan  missing values.  Proses  cleaning  data  perlu  dilakukan  agar  data  bersih  dari duplikasi data, data yang tidak konsisten, atau kesalahan cetak. Sehingga data  yang  telah  melewati  proses  ini  siap  untuk  di  proses  di  data  mining. Pada  penelitian  ini  proses  pembersihan  data  hanya  dilakukan  pada  data yang missing value;
3) integrasi data
Setelah  melakukan  pembersihan  data  yang  menyeluruh,  maka  akan dilakukan tahapan selanjutnya yaitu integrasi data, karena data lebih dari satu tabel maka dilakukan tahap penggabungan data dari berbagai tabel. Kemudian data padi diberi kode agar tidak ada data yang memiliki nama yang sama. Kode padi terdiri dari nomor padi, baris padi, dosis radiasi, dan varietas padi.

## (b) Data Mining
Proses  data  mining  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah menerapkan  teknik clustering dengan  algoritma Fuzzy  C-Means untuk mendapatkan karakteristik dari data. Cluster yang digunakan pada penelitian ini sebanyak empat klaster.
Konsep  dasar  FCM  ( Fuzzy  C-Means )  pertama  kali  adalah  menentukan pusat cluster yang  akan  menandai  lokasi  rata-rata  untuk  tiap cluster .  Pada kondisi  awal,  pusat cluster ini  masih  belum  akurat.  Tiap-tiap  titik  data memiliki  derajat  keanggotan  untuk  tiap-tiap cluster .  Dengan  cara memperbaiki pusat cluster dan derajat keanggotaan tiap-tiap titik data secara berulang, maka akan dapat dilihat bahwa pusat cluster akan bergerak menuju lokasi yang tepat. Perulangan ini didasarkan pada derajat keanggotaan yang menggambarkan  jarak  dari  titik  data  yang  diberikan  ke  pusat cluster yang terbobot oleh derajat keanggotaan titik data tersebut [6].
Pada  perhitungan  menggunakan  FCM  dengan  menggunakan  data  yang sama  tetapi  diolah  dengan  jumlah cluster yang  berbeda,  maka  hasil pengelompokannya  akan  sedikit  berbeda,  karena  data  tidak  diolah  dengan satu  variabel  saja  tetapi  dengan  semua  variabel.  Perbedaan  hasil pengelompokan itu dikarenakan data pada kelompok tertentu kemungkinan akan  berpindah  pada  kelompok  lain  jika  diolah dengan  jumlah cluster yang berbeda,  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  aplikasi  sudah  berjalan  dengan benar [6]
Output  dari  FCM  bukan  merupakan  fuzzy  inference  sistem,  namun merupakan  derajat  pusat cluster dan  beberapa  derajat  keanggotaan  untuk
tiap-tiap titik data. Algoritma Fuzzy C-Means disusun dengan langkah sebagai [6]:
(1) Input data input data yang akan di cluster yaitu data varietas padi (X) berupa matrik berukuran n × m ( n = jumlah data, m = atribut setiap data). X ij = data ke- i (i = 1, 2, …, n), atribut ke- j (j = 1, 2, …, m).
(2) Batasan (a) Jumlah cluster = c        = 4 (b) Pangkat = w        = 2 (c) Maksimum iterasi = Maxit = 100 (d) Error terkecil yang diharapkan  = ξ          = 10 -3 (e) Fungsi obyektif awal = Po = 0 (f) Iterasi awal = t = 1 (3) Membangkitkan bilangan random µ ik , i = 1, 2, …, n; k = 1, 2, …,c; sebagai elemen-elemen  matrik  partisi  awal  U,  dengan  jumlah  setiap  nilai elemen kolom dalam satu baris adalah 1 (satu)
∑ 𝜇 𝑐𝑖 𝑐 𝑖=1 = 1                                   … (1) (4) Menghitung pusat cluster ke- k : V kj dengan k = 1, 2, …, c; dan j = 1, 2, …,m.
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖−1 … (2)
(5) Menghitung fungsi obyektif pada iterasi ke- t, P t :
𝑃 𝑡 =   ∑ ∑ ([∑(𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 … (3) (6) Menghitung perubahan matrik partisi:
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 … (4)
dengan i = 1, 2, …, n; dan k = 1, 2, …, c
(7) Mengecek kondisi berhenti:
1. Jika : ( |P t – P t-1 | < ξ ) atau ( t > MakIter ) maka berhenti;
2. Jika tidak : t = t + 1, ulangi langkah ke- d ( menghitung V kj ).
Bagan alir untuk metode Fuzzy C-Means yaitu sebagai berikut :
Gambar 1. Bagan Alir Metode Fuzzy C-Means
(c) Postprocessing Postprocessing bertujuan untuk membantu pengguna dalam memahami informasi,  Karena    pusat cluster masih  tidak  bisa  dienterpretasikan  secara langsung,  maka  diperlukan  metode Simple  Additive  Weighting yang  bisa melakukan perangkingan nilai pusat cluster terakhir tersebut.
Metode  SAW  ( Simple    Additive    Weighting )  sering  juga  dikenal  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Langkah-langkah metode dalam metode SAW adalah [7] :
1. Membuat  matriks  keputusan  Z  berukuran  m x  n,  dimana  m =  alternatif yang akan dipilih dan n = kriteria .
2. Memberikan  nilai  x  setiap  alternatif  (i)  pada  setiap  kriteria  (  j)  yang sudah  ditentukan,  dimana,  i=1,2,…m  dan  j=1,2,…n    pada  matriks keputusan Z,
𝐙 = | | 𝑥 11 𝑥 𝑦12 … 𝑥 1𝑗 . . . . . . . . . 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖2 𝑥 𝑖𝑗 | | … (5)
3. Memberikan nilai bobot preferensi (W) oleh pengambil keputusan untuk masing-masing kriteria yang sudah ditentukan.
𝑊 = [𝑊 1 𝑊 2 𝑊 3 ... 𝑊 𝑗 ] … (6)
4. Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  Z  dengan  cara  menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (r ij ) dari alternatif A i pada atribut C j
𝑟 𝑖𝑗 = { xij (xij) i MAX jika j adalah atribut keuntungan (xij) i MIN xij jika j adalah atribut biaya … (7)
Dengan ketentuan :
a. Dikatakan atribut keuntungan apabila atribut banyak memberikan keuntungan  bagi  pengambil  keputusan,  sedangkan  atribut  biaya merupakan  atribut  yang  banyak  memberikan  pengeluaran  jika nilainya semakin besar bagi pengambil keputusan.
b. Apabila  berupa  atribut  keuntungan  maka  nilai  (x ij )  dari  setiap kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai  (MAX  x ij )  dari  tiap  kolom, sedangkan  untuk  atribut  biaya,  nilai  (MIN  x ij )  dari  tiap  kolom atribut dibagi dengan nilai (x ij ) setiap kolom.
5. Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  (r ij )  membentuk  matriks ternormalisasi (N)
𝐍 = | | 𝑟 11 𝑟 𝑦12 … 𝑟 1𝑗 . . . . . . . . . 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 𝑟 𝑖𝑗 | | … (8)
6. Melakukan  proses  perankingan  dengan  cara  mengalikan  matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi (W).
7. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  dengan  cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi (W).
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 … (9)
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai merupakan alternatif terbaik.

## 2.3. Implementasi
Implementasi  dilakukan  dengan  metode  Fuzzy  C-Means  (FCM)  pada  sistem clustering data varietas padilokal pasang surut kalimantan selatan yang dimutasi dengan sinar gamma menggunakan delphi XE2

## 2.4. Pengujian
Untuk memastikan apakah perhitungan dengan metode fuzzy c-means sudah benar  dilakukan  uji  coba  perhitungan  secara  manual  meggunakan  MS.  Excel  dan Matlab.Pengujian dilakukan untuk menghindari kesalahan dari sistem yang dibuat. Apabila  terjadi  kesalahan,  maka  sistem  akan  diperbaiki  kembali  sampai  hasil proses sesuai dengan apa yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dariproses  clustering  Fuzzy  C-Means  dengan  batasan  jumlah  cluster sebanyak  4  cluster,  pangkat  2,  masimal  iterasi  100,  error  0,001  proses  berhenti pada  iterasi  ke-37  dengan  error  0,000642  dan  diperoleh  pusat  cluster  iterasi terakhir  yaitu  pada  Tabel  1  atau  pada  Gambar  2    dengan  menggunakan  rumus dibawah ini (persamaan 2):
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 2 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 ) 2420 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 2 2420 𝑖=1
Keterangan : 𝑉 𝑘𝑗 : pusat cluster dengan k=1,2,…,c dan j = 1,2,…,n X ij :  data ke-i (i=1,2,…m), atribut ke-j (j=1,2,…n) μ ik : bilangan acak dengan i=1,2,…m dan k=1,2,…c
Tabel 1. Pusat Cluster Delphi Umur Panen Anakan Produktif Bobot 1000 Klaster 1 165.992143 21.9828308 19.1839070 Klaster 2 123.733348 16.3983313 23.4652036 Klaster 3 128.919368 12.3641866 24.2601746 Klaster 4 175.979512 15.7556963 19.0444179
Gambar 2. Form Proses Fuzzy C-Means
Dari  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  klaster  1  memiliki  umur  panen  terendah ketiga,  anakan  produktif  terbanyak  pertama,  dan  bobot  1000  terberat  ketiga. Klaster  2  memiliki  umur  panen  terendah  pertama,  anakan  produktif  terbanyak kedua,  dan  bobot  1000  terberat  kedua.  Klaster  3  memiliki  umur  panen  terendah kedua,  anakan  produktif  terbanyak  keempat,  dan  bobot  1000  terberat  pertama.
Klaster  4  memiliki  umur  panen  terendah  keempat,  anakan  produktif  terbanyak ketiga, dan bobot 1000 terberat keempat.
Dilihat dari umur panen klaster 2 lebih unggul karena memiliki umur panen terendah dibandingkan klaster 1, klaster 3, dan klaster 4. Untuk anakan produktif klaster  1  lebih  unggul  karena  memiliki  anakan  produktif  terbanyak.  Dan  untuk bobot 1000 klaster 3 lebih unggul karena memiliki bobot seribu terberat apabila dibandingkan dengan klaster lainnya.
Dari  hasil  pusat  klaster  (Tabel  1)  tersebut  dilakukan  perangkingan  dengan metode Simple    Additive    Weighting (SAW)  untuk  melihat  klaster  mana  yang memiliki umur panen, anakan produktif dan bobot 1000 terbaik. Perhitungan nilai prefrensi dilakukan menggunakan rumus dibawah ini (persamaam 9) :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1
Keterangan : 𝑉 𝑖 : nilaipreferensiuntuksetiapalternatif 𝑤 𝑗 : nilai bobot preferensi 𝑟 𝑖𝑗 : matriks ternormalisasi
Berikut tabel nilai prefrensi dan tabel hasil pengelompokan per varietas : Tabel 2. Nilai Prefensi Klaster
Klaster Nila Prefensi Kategori Klaster 1 2.535898966 Cukup Tinggi Klaster 2 2.712760587 Tinggi Klaster 3 2.53314209 Sedang Klaster 4 2.209208036 Rendah Tabel 3. Hasil Pengelompokan Varietas Siam Harli Kategori Varietas Siam Harli (V1) Dosis 0 krad (D0) Dosis 10 krad (D1) Dosis 20 krad (D2) Dosis 30 krad (D3) Tinggi - - - 46 Cukup Tinggi 57 77 32 - Sedang - - - 44 Rendah 4 2 3 - Tabel 4. Hasil Pengelompokan Varietas Siam Unus Kategori Varietas Siam Unus (V2) Dosis 0 krad (D0) Dosis 10 krad (D1) Dosis 20 krad (D2) Dosis 30 krad (D3) Tinggi - 1 - - Cukup Tinggi 48 205 48 86 Sedang - 1 4 - Rendah 4 - 5 8
Tabel 5. Hasil Pengelompokan Varietas Kuatek
Kategori Varietas Kuatek (V3) Dosis 0 krad (D0) Dosis 10 krad (D1) Dosis 20 krad (D2) Dosis 30 krad (D3) Tinggi - - - 371 Cukup Tinggi 7 152 18 176 Sedang - - - - Rendah 41 5 132 -
Tabel 6. Hasil Pengelompokan Varietas Siam Sebelas
Tabel 7. Hasil Pengelompokan Varietas Siam Gumpal
Kategori Varietas Siam Gumpal (V5) Dosis 0 krad (D0) Dosis 10 krad (D1) Dosis 20 krad (D2) Dosis 30 krad (D3) Tinggi - - - 13 Cukup Tinggi - - - - Sedang - - - 116 Rendah 54 173 105 -
Pengetahuan  yang  didapat  dari  hasil  penambangan  data/klastering  ini berupa  varietas  unggul  yaitu  varietas  yang  masuk  kategori  tinggi.  Varietas  yang masuk  kategori  tinggi  terdiri  atas  rata-rata  umur  panen  sebesar  123,7665737; rata-rata anakan produktif sebesar 16,2834365; dan rata-rata bobot 1000 sebesar 23,46984343  dengan  nilai  preferensi  sebesar  2,712760587.  Diantara  kelima varietas tersebut yang paling banyak masuk kategori tinggi yaitu varietas kuatek dengan  dosis  30  krad  yakni  sebanyak  371  data  padi  atau  sebesar  67,82  %  data padi masuk kategori tinggi
Tabel 8. Presentase Data Padi Yang Termasuk Kategori Tinggi
Varietas Dosis Dosis 0 krad (D0) Dosis 10 krad (D1) Dosis 20 krad (D2) Dosis 30 krad (D3) Siam Harli (V1) - - - 51,11% Siam Unus (V2) - 0,93% - - Kuatek (V3) - - - 67,82% Siam Sebelas (V4) 15,61% - - 53,19% Siam Gumpal (V5) - - - 10,08% Kategori Varietas Siam Sebelas (V4) Dosis 0 krad (D0) Dosis 10 krad (D1) Dosis 20 krad (D2) Dosis 30 krad (D3) Tinggi 5 - - 25 Cukup Tinggi 1 28 9 - Sedang 1 - - 22 Rendah 25 158 78 -

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pengamatan  dari  sistem  yang  telah  dibuat,  maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode  Fuzzy  C-Means  berhasil  diimplemantasikan  pada  clustering  data varietas padi lokal pasang surut kalimantan selatan yang dimutasi dengan sinar gamma.
2. Dilihat  dari  umur  panen  klaster  2  lebih  unggul  karena  memiliki  umur panen  terendah,  untuk  anakan  produktif  klaster  1  lebih  unggul  karena memiliki  anakan  produktif  terbanyak,  dan  untuk  bobot  1000  klaster  3 lebih unggul karena memiliki bobot seribu terberat apabila dibandingkan dengan klaster lainnya.
3. Pengetahuan  yang  didapat  mengenai  varietas  unggul  berdasarkan  umur panen,  anakan  produktif  dan  bobot  1000  terbaik  menggunakan  SAW memiliki nilai preferensi sebesar 23,46984343 yaitu kategori tinggi.
4. Diantara  kelima  varietas  yang  paling banyak  masuk  kategori  tinggi  yaitu varietas kuatek dengan dosis 30 krad yakni sebanyak 371 data padi atau sebesar 67,82 % data padi masuk kategori tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Budi  Santosa,  “ Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan Bisnis ”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2007.
[2]. Iko  Pramudiono.  “ Pengantar  Data  Mining  :  Menambang  Permata Pengetahuan di Gunung Data ” 2003.
[3]. Noor,  M.,  Y.  Rina  dan  Noorginayuwati,  “ Persepsi  petani  tentang  lahan gambut  dan  pengelolaannya”, Laporan  Penelitian,  Balai  Penelitian Pertanian Lahan Rawa,  Banjarbaru, 2007.
[4]. Nurjanah,  “ Clustering  Varietas  Padi  Lokal  Pasang  Surut  Kalimantan Selatan  Yang  Dimutasi  Dengan  Sinar  Gamma  Menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means ” Naskah  Skripsi  Universitas  Lambung  Mangkurat, Banjarbaru, 2014.
[5]. Nuqson  Masykur  Huda,  “ Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Menampilkan Informasi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  (Studi  Kasus  Di  Fakultas  MIPA Universitas  Diponegoro)”, Naskah  Skripsi  Universitas  Diponegoro, Semarang,  2010.
[6]. Sri  Kusumadewi  and  Hari  Purnomo,    “ Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung Keputusan ”, Yogyakarta,  Graha Ilmu, 2010.
[7]. Wibowo S, Henry., Amalia, Riska., Fadlun M, Andi., Arivanty, Kurnia, “ Sistem Pendukung Keputusan Untuk MenentukanPenerima Beasiswa Bank BRI Menggunakan  FMADM  (Studi  Kasus:  Mahasiswa  Fakultas  Teknologi Industri  Unversitas  Islam  Indonesia) ” ,  Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta, 2008.